CONCLUSIONData clustering has alway

CONCLUSION
Data clustering has always been of importance in the field of computer science. With the technology shift from small,
scalable and manageable data towards big data has opened up many complex problems with even more complex yet efficient solutions. Big data video analytics is a growing research area. It has become more challenging with the increasing lengths and the variety of videos being uploaded every single second. In this paper we have analyzed the problem of extracting content information and generating classes based on that. K-means clustering and skeleton algorithm have been studied and combined to present a more appropriate and time efficient algorithm for the growing big data video analytics and storage. In future we intend on working with videos retrieval from the cloud sets and more precisely for extracting video information for both business and computational logic. Video retrieval and analysis for business intelligence and defense sector has recently taken an electric spike. These areas focus
on observing human behavior, the behavior of actions and associated reactions to come towards a single conclusion of people oriented marketing and sales. For defense sector multiple surveillance and other videos can be analyzed to
generate a more specific algorithm for war planning and security orientations

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุปคลัสเตอร์ข้อมูลเสมอมีความสำคัญในด้านของวิทยาการคอมพิวเตอร์ มีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีจากเล็กข้อมูล scalable และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปิดขึ้นหลายปัญหาที่ซับซ้อนด้วยโซลูชั่นที่ซับซ้อน แต่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น วิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอเป็นพื้นที่วิจัยเพิ่มขึ้น มันได้กลายเป็นที่ท้าทายเพิ่มเติม มีความยาวเพิ่มขึ้นและความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัพโหลดทุกวินาที ในเอกสารนี้ เราได้วิเคราะห์ปัญหาของการแยกข้อมูลเนื้อหา และการสร้างชั้นเรียนตามที่ ถึงคลัสเตอร์และอัลกอริทึมโครงกระดูกมีการศึกษา และร่วมนำเสนอขั้นตอนการมีประสิทธิภาพเหมาะสมมากขึ้น และเวลาสำหรับการวิเคราะห์วิดีโอข้อมูลขนาดใหญ่ที่เติบโตและเก็บ ในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับวิดีโอเรียกชุดเมฆ และ สำหรับการแยกข้อมูลวิดีโอและตรรกะคำนวณได้แม่นยำมาก เรียกวิดีโอและวิเคราะห์ข่าวกรองและการป้องกันธุรกิจเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ขัดขวางการไฟฟ้า โฟกัสพื้นที่เหล่านี้จากการสังเกตพฤติกรรมของมนุษย์ พฤติกรรมการกระทำและปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องมาสู่ข้อสรุปเดียวคนมุ่งเน้นตลาด และการขาย สำหรับภาคการป้องกัน เฝ้าระวังหลายและวิดีโออื่น ๆ สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อสร้างอัลกอริทึมเฉพาะสำหรับสงครามแนววางแผนและความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุป
การจัดกลุ่มข้อมูลได้เสมอความสำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ด้วยการเปลี่ยนเทคโนโลยีจากขนาดเล็ก
ข้อมูลที่ปรับขนาดได้และการจัดการที่มีต่อข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปิดขึ้นปัญหาที่ซับซ้อนมาก ๆ ด้วยโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งซับซ้อนมากขึ้น บิ๊กการวิเคราะห์วิดีโอข้อมูลเป็นพื้นที่วิจัยการเจริญเติบโต มันได้กลายเป็นความท้าทายมากขึ้นกับความยาวที่เพิ่มขึ้นและความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัปโหลดทุกวินาทีเดียว ในบทความนี้เรามีการวิเคราะห์ปัญหาของการสกัดข้อมูลเนื้อหาและการสร้างการเรียนขึ้นอยู่กับว่า K-วิธีการจัดกลุ่มและอัลกอริทึมโครงกระดูกได้รับการศึกษาและการทำงานร่วมกันที่จะนำเสนอขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่เหมาะสมมากขึ้นและเวลาสำหรับการเจริญเติบโตของขนาดใหญ่การวิเคราะห์วิดีโอและจัดเก็บข้อมูล ในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับการดึงวิดีโอจากชุดเมฆและแม่นยำมากขึ้นสำหรับการแยกข้อมูลวิดีโอสำหรับทั้งนักธุรกิจและตรรกะการคำนวณ การดึงวิดีโอและการวิเคราะห์สำหรับทางธุรกิจและภาคการป้องกันประเทศเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ดำเนินการขัดขวางไฟฟ้า พื้นที่เหล่านี้มุ่งเน้น
ในการสังเกตพฤติกรรมของมนุษย์พฤติกรรมของการกระทำและปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องที่จะมาสู่ข้อสรุปเดียวของคนที่มุ่งเน้นการตลาดและการขาย สำหรับภาคการป้องกันเฝ้าระวังหลายและวิดีโออื่น ๆ ที่สามารถวิเคราะห์เพื่อ
สร้างอัลกอริทึมเฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับการวางแผนสงครามและทิศทางการรักษาความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปการจัดกลุ่มข้อมูลได้เสมอที่สำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ด้วยเทคโนโลยีที่เปลี่ยนจากขนาดเล็กยืดหยุ่นและง่ายต่อการใช้ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปิดขึ้นปัญหาที่ซับซ้อนมากด้วยยิ่งซับซ้อน แต่มีประสิทธิภาพโซลูชั่น วิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอที่ใหญ่ การวิจัยในพื้นที่ มันได้กลายเป็นความท้าทายมากขึ้น ด้วยการเพิ่มความยาวและความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัปโหลดทุกวินาที . ในบทความนี้เราได้วิเคราะห์ปัญหาของการสกัดข้อมูลเนื้อหาและการสร้างบทเรียนบนพื้นฐานที่ k-means และขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มโครงกระดูกได้ถูกศึกษา และร่วมนำเสนอเหมาะสมขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเติบโตใหญ่ข้อมูลวิดีโอ Analytics และกระเป๋า และเวลา ในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับวิดีโอการสืบค้นจากเมฆและชุดมากขึ้นแน่นอนสำหรับการสกัดข้อมูลวิดีโอสำหรับทั้งธุรกิจและตรรกะการคำนวณ วิดีโอสืบค้นและวิเคราะห์ภาคธุรกิจอัจฉริยะและการป้องกันเพิ่งถ่ายเป็นเข็มไฟฟ้า พื้นที่โฟกัสในการสังเกตพฤติกรรมของมนุษย์ พฤติกรรมของการกระทำและปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องมาหาข้อสรุปเดียวของผู้คนที่มุ่งเน้นการตลาดและการขาย สำหรับการป้องกันเฝ้าระวังและวิดีโออื่น ๆภาค หลาย สามารถวิเคราะห์สร้างวิธีที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับการวางแผนและการรักษาความปลอดภัย ประเภทสงคราม